딥러닝의 기초와 응용

신경망, 머신러닝, 데이터셋, 알고리즘, 파라미터, 최적화, 손실함수, 과적합, 활성화함수, CNN, RNN, 자연어처리, 이미지인식, 딥러닝프레임워크, 텐서플로우, 파이토치, 전이학습, 하이퍼파라미터

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"딥러닝의 기초와 응용"은 딥러닝의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 다루는 포괄적인 안내서입니다. 이 책은 신경망과 머신러닝의 기본 원리부터 시작하여, 데이터셋 준비, 알고리즘 선택, 파라미터 조정 및 최적화 기법을 설명합니다. 또한, 손실함수와 과적합 문제를 해결하는 방법, 활성화 함수의 역할을 다룹니다. CNN과 RNN을 활용한 이미지 인식 및 자연어 처리의 실제 사례를 통해 독자들은 딥러닝의 실질적인 응용을 배울 수 있습니다. 텐서플로우와 파이토치 같은 딥러닝 프레임워크를 사용하여 전이 학습과 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하는 방법도 소개합니다. 이 책은 이론과 실습을 균형 있게 제공하여, 딥러닝을 처음 접하는 이들부터 실무에 적용하려는 전문가까지 모두에게 유용한 자료가 될 것입니다.

목차

"딥러닝의 역사와 발전
신경망의 기본 구조
퍼셉트론과 다층 퍼셉트론
활성화 함수의 종류와 역할
손실 함수의 이해
경사하강법과 최적화 기법
과적합 방지 기법
정규화 기법의 필요성
드롭아웃 기법의 원리
데이터 전처리의 중요성
훈련 데이터와 테스트 데이터의 구분
데이터셋 구축 방법
CNN의 구조와 작동 원리
RNN의 기본 개념
자연어 처리의 기초
이미지 인식의 기초
전이 학습의 개념과 활용
딥러닝 프레임워크 비교
텐서플로우의 기본 사용법
파이토치의 기본 사용법
하이퍼파라미터 튜닝 기법
모델 평가 지표
클래스 불균형 문제 해결하기
시계열 데이터 처리 방법
자연어 처리에서의 임베딩
CNN을 활용한 이미지 분류
RNN을 활용한 시퀀스 모델링
딥러닝의 응용 분야
최신 딥러닝 연구 동향
강화 학습의 기초
딥러닝 모델 경량화 기법
Generative Adversarial Networks (GANs) 소개
모델 앙상블 기법
Autoencoder의 이해
비지도 학습의 필요성과 방법
딥러닝과 빅데이터의 관계
데이터 증강 기술
딥러닝에서의 시각화 기법
모델의 일반화 능력 향상
신경망의 해석 가능성
대용량 데이터 처리 기술
딥러닝에서의 텍스트 전처리
신경망의 학습 과정 시각화
자연어 처리에서의 Transformer 모델
딥러닝의 윤리적 고려사항
AI 모델의 배포와 운영
오픈소스 딥러닝 도구 활용하기
딥러닝을 위한 클라우드 서비스
모바일 환경에서의 딥러닝
AI와 인간의 협업 모델
딥러닝을 활용한 추천 시스템
소셜 미디어 데이터 분석
의료 데이터 분석과 딥러닝
스마트 팩토리와 딥러닝 활용
딥러닝의 미래 전망"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.